Shenzhou Digital Thang Kai: Điểm đột phá của AI+ y tế trong việc triển khai sâu rộng nằm ở các bước quan trọng có giá trị cao

【Tin tức Công nghệ của Hoàn Cầu Võng, phóng viên Lâm Mộng Tuyết】 Từ khi các mô hình lớn về trí tuệ nhân tạo ra đời một cách đột ngột vào năm 2022, đến năm 2025 khi nhiều loại “tác nhân thông minh” (intelligent agents) tập trung xuất hiện, AI+ y tế cũng đã chuyển từ giai đoạn đầu nhận dạng hình ảnh y khoa, đến nay đã thâm nhập sâu vào quy trình chẩn đoán và điều trị chính của bệnh viện, hướng tới bước ngoặt then chốt từ “có thể dùng” sang “dùng tốt”.

Trong tiến trình tích hợp AI+ y tế, tại Hội nghị thường niên Diễn đàn Trung Quan Thôn Bắc Kinh 2026, Phó tổng giám đốc kiêm Tổng kỹ sư của Thần Châu Số Mã (China Num Group), Tô Khải, cho biết rằng, thử thách thực sự của con đường này là: “Liệu AI có thể ở đúng nơi mà bác sĩ cần nhất, đưa ra một bài làm xứng đáng để tạo niềm tin hay không.”

_“chặng đường cuối cùng”_cốt lõi là vấn đề về giá trị

“Chặng đường cuối cùng của AI+ y tế, về bản chất, là một vấn đề về giá trị. Mấu chốt là liệu AI có thể tạo ra giá trị thực sự cho bác sĩ hay không. Nếu không thể mang lại giá trị, thì mọi thứ rất dễ trôi về dạng chung chung, trống rỗng.” Tô Khải nói. “Điểm ‘phá vỡ rào cản để lan rộng’ của AI chắc chắn sẽ rơi vào các phân đoạn tạo giá trị cao. Trong bối cảnh chẩn đoán và điều trị, giá trị cao đặc biệt thể hiện ở các khó khăn lâm sàng như ‘cấp, nguy, nặng, nghi ngờ, nan y, hiếm gặp’.”

Tô Khải cho rằng, năm nay, lộ trình ứng dụng của AI trong lĩnh vực y tế đã ngày càng rõ ràng, đặc biệt là tốc độ hiện thực hóa các công nghệ do mô hình lớn (LLM) đại diện đang tăng nhanh đáng kể. Dấu hiệu cốt lõi cho sự thay đổi này là việc nghiên cứu và ứng dụng các tác nhân thông minh trong y tế trở thành làn sóng phát triển mạnh mẽ của ngành, và trọng tâm phát triển đang chuyển từ các tác nhân tương đối độc lập sang mở rộng sang các bối cảnh nghiệp vụ phức tạp, sâu hơn. “Từ năm 2025 đến nay, AI bắt đầu tạo ra giá trị quan trọng ở nhiều nút then chốt trong quy trình y tế; Thần Châu Số Mã cùng với các tổ chức như Bệnh viện Hiệp Hòa Bắc Kinh đang cùng kiến tạo sâu rộng, dự kiến cùng đẩy tiến các hệ thống chẩn đoán và điều trị thông minh như MDT (chẩn đoán và điều trị đa chuyên khoa) dựa trên mô hình lớn, dùng để hỗ trợ các quyết định chẩn đoán và điều trị cho những ca bệnh khó và phức tạp. Điều này cũng cho thấy công nghệ AI không ngừng đi sâu vào các mắt xích nghiệp vụ cốt lõi của y tế.” Ông nói.

Tập trung phát triển lĩnh vực AI+ y tế, Thần Châu Số Mã tuân theo triết lý cốt lõi “AI for Process”, tức là để trí tuệ nhân tạo thâm nhập sâu vào quy trình nghiệp vụ, tạo ra giá trị thực tế. Triết lý này cũng trở thành chuẩn mực then chốt cho việc triển khai công nghệ: “Trong lĩnh vực y tế, chúng tôi nghiêm ngặt tuân thủ công việc thúc đẩy dòng chảy nghiệp vụ y tế. Hiện tại, trọng tâm xoay quanh các quy trình chẩn đoán và điều trị cốt lõi của bệnh viện, bao gồm toàn bộ quy trình giai đoạn trước mổ, trong mổ và sau mổ, tức giai đoạn quanh phẫu thuật. Trên cơ sở đó, chúng tôi phát triển một loạt ứng dụng thông minh.” Tô Khải cho biết, hiện tại các giải pháp như chẩn đoán và điều trị biến chứng sau mổ, đánh giá gây mê trước mổ… đã được triển khai và ứng dụng tại bệnh viện. Và việc hiện thực hóa cả loạt ứng dụng này chính là một thực tiễn sống động của triết lý “AI for Process”.

Tô Khải cho biết: “Thần Châu Số Mã hợp tác với Bệnh viện Hiệp Hòa Bắc Kinh, phát triển một tác nhân thông minh tập trung vào biến chứng sau phẫu thuật ung thư tuyến tụy. Tác nhân này có thể nhanh chóng nhận diện nguy cơ biến chứng, giúp bác sĩ tiết kiệm gần 80% thời gian, và độ chính xác đã ổn định ở mức trên 94%.”

Và việc các bác sĩ chủ động muốn sử dụng tác nhân thông minh này xuất phát từ hai giá trị thực tiễn lớn: “Một là có thể hỗ trợ bác sĩ kiểm chứng chéo các kết quả phán đoán trong chẩn đoán và điều trị, giảm tỷ lệ chẩn đoán nhầm; hai là cải thiện đáng kể hiệu suất làm việc.” Tô Khải tiếp tục chỉ ra rằng, việc đưa AI vào y tế không bị ràng buộc bởi các bài toán khó về kỹ thuật; điều quan trọng hơn là có thể đạt được “giao diện nhỏ, hiệu quả lớn”, tức là thông qua một điểm chạm kỹ thuật nhẹ, tạo ra hiệu quả lâm sàng đáng kể. Dựa trên đó, ông tổng kết ra ba tầng mức độ đi từ nông đến sâu của giá trị mà AI tạo ra cho y tế: “Tầng thứ nhất là giá trị về hiệu năng, tức thông qua các tác nhân thông minh AI để nâng cao hiệu suất và chất lượng công việc của bác sĩ. Tầng thứ hai là giá trị mang tính ra quyết định, đây là hướng quan trọng trong tương lai. Trọng tâm công việc hằng ngày của bác sĩ nằm ở việc ra quyết định, liệu tác nhân thông minh có thể trở thành vai trò hỗ trợ ra quyết định đáng tin cậy hay không là một thách thức lớn. Tầng thứ ba là giá trị mang tính khám phá, tức thông qua hợp tác sâu với bệnh viện, khám phá các lĩnh vực tiên phong hơn như chẩn đoán và điều trị các bệnh khó. Chỉ khi tạo ra giá trị một cách thực sự trong quy trình chẩn đoán và điều trị thì mới có thể thông suốt triệt để ‘chặng đường cuối cùng’.”

_ Dữ liệu, chính là ngọn núi buộc phải vượt qua _

“Thông qua việc đưa vào ứng dụng ngày càng sâu, chúng tôi phát hiện rằng các khó khăn mấu chốt không phải là công nghệ AI hay công nghệ mô hình lớn, mà là dữ liệu.” Tô Khải thẳng thắn nói, “Chất lượng dữ liệu và mức độ hoàn thiện của quy trình xử lý dữ liệu sẽ quyết định trực tiếp độ sâu ứng dụng AI và tính bền vững.”

Vì vậy, năm nay Thần Châu Số Mã bắt đầu tích cực hợp tác với các bệnh viện, cùng nhau xây dựng các bộ dữ liệu y tế chất lượng cao: “Chúng tôi đang lấy các loại bệnh làm trung tâm, tiến hành thăm dò việc xây dựng các bộ dữ liệu chất lượng cao cho từng bệnh chuyên biệt (chuyên khoa).”

Theo kế hoạch của Tô Khải, Thần Châu Số Mã sẽ kiên trì triển khai song song hai tuyến trong chiến lược AI+ y tế: “Một là liên tục đi sâu hơn ở lớp ứng dụng, thúc đẩy AI phát huy vai trò lớn hơn ở các khâu cốt lõi của chẩn đoán và điều trị; Hai là củng cố nền tảng ở lớp dữ liệu, dùng ‘Data for Process’ để hỗ trợ ‘AI for Process’. Đây là một lộ trình cần đầu tư dài hạn, và chúng tôi sẽ tiếp tục tiến theo hướng đó.” Và kế hoạch bố trí này cũng ăn khớp sâu với các khái niệm công nghệ đang “hot” hiện nay như “song sinh dịch vụ” (service twin) và “phối hợp đa tác nhân thông minh”.

Đối với giai đoạn phát triển kỹ thuật của “song sinh dịch vụ”, Tô Khải tỏ thái độ lạc quan tích cực, cho rằng hiện nay đã bước vào giai đoạn thực hành kỹ thuật.

Nhưng ông đồng thời chỉ ra rằng, sự phát triển của song sinh dịch vụ phải vượt qua ngọn núi dữ liệu: “Sự phát triển của song sinh dịch vụ, hay nói cách khác, việc thúc đẩy ‘AI for Process’ về bản chất là vấn đề dữ liệu. Hiện tại, chất lượng dữ liệu của nhiều ngành vẫn chưa đủ để hỗ trợ việc triển khai sâu rộng các ứng dụng như vậy.”

Tô Khải dùng phép so sánh bằng “kỹ sư số” (digital engineering) trong ngành sản xuất: “Trong sản xuất, chúng tôi đang thúc đẩy ‘kỹ sư số’. Cốt lõi là ở lớp dữ liệu, xây dựng song sinh số, hình thành mô hình bức tranh số chi tiết của thiết bị. Chỉ khi thực hiện thông suốt ở tầng này thì mới có thể triển khai nhiều thiết kế hơn ở tầng song sinh dịch vụ.” Trong lĩnh vực y tế, hướng thăm dò của Thần Châu Số Mã rất rõ ràng: “Tập trung vào từng bệnh chuyên biệt, xây dựng bản thể (bản thể kỹ thuật) của quy trình chẩn đoán và điều trị, và thông qua ‘Data for Process’ để đẩy ‘AI for Process’ hướng tới trưởng thành.” Ông nói thêm: “Chúng tôi kỳ vọng trong tương lai có thể hiện thực hóa kịch bản công việc với sự phối hợp mức độ cao giữa ‘người số (digital human), robot, và người sinh học (bác sĩ)’. ”

“Dưới góc nhìn của bác sĩ, đến năm 2026, họ sẽ dần cảm nhận được AI thực sự bước vào khâu công việc. Và loại tác nhân thông minh như vậy cũng sẽ ngày càng nhiều hơn. Tuy nhiên, xét từ phía bệnh nhân, trong quá trình đi khám hiện nay, trải nghiệm được AI hóa có thể cảm nhận một cách rõ ràng vẫn còn khá hạn chế, đây cũng sẽ là hướng trọng điểm cần làm sâu thêm trong giai đoạn tiếp theo.” Tô Khải nói.

Nguồn thông tin khổng lồ, diễn giải chính xác, tất cả có tại ứng dụng Sina Finance APP